At the opening of each World Cup football match, there will be great celebrities from all walks of life to "count the final belonging of the Hercules Cup, and mathematical models in the hands of scientists are indispensable. "There are a thousand Hamlets in a thousand audiences." Ten different models may predict ten different championships, such as Brazil, Argentina, and France, who are all predicted favorites to win the championship.
英国流行病学统计研究员Matthew Penn对比利时团队更加乐观。您应该知道，比利时球队从未进入世界杯历史上的决赛。但是这个家伙绝对不是“胡说八道”。首先，他们有自己的基于数据的概率模型，其次，该模型曾经在2020年欧洲杯的预测中闪耀。当时，它准确地预测意大利和英格兰将分别是第一名和第二名，并正确预测了四分之一的四分之一决赛。
11月15日，《自然》杂志采访了预测大师马修·佩恩（Matthew Penn），并宣布了他使用同一模型预测的世界杯结果。每个球队赢得冠军的可能性如下：
那么如何获得对欧洲杯和世界杯的预测？简而言之，这是每个游戏的骰子掷骰，但这不是一个简单的骰子卷，而是泊松概率分布。
当我们扔一个正常的骰子时，我们将得到1到6点中的任何一个，六个结果的可能性相等，这称为统一的概率分布。至于泊松概率分布，我们考虑这种情况：假设街上有一家小商店，它在业务上不是很好，而且每天运行10个小时，平均每天有30个客户可以到来，那么平均每小时只有3个客户。假设客户都随机选择时间，并且没有“客户流量的峰值”。如果您选择一个小时的业务，来临的客户数量必须为3？显然不一定。这次，碰巧没有人来了，下次碰巧可能有十几个人来。法国数学家Poisson给出了以下公式：
λ= 3表示平均值，p表示K到达该小时周期的概率，而E是自然常数。在Poisson的眼中，一个小时内3个客户来这家商店的可能性为22.4％，而一个人不来的可能性为4.98％。许多人的可能性也存在，但概率很小。例如，10人的概率为0.08％，其他人的可能性也可以一一计算。
实际上，泊松的概率分布实际上无处不在，许多真实数据与此分布非常相似。其中包括每秒核物质的放射性衰落数量，诸如地震等自然灾害的数量，在公共场所排队的人数，机器故障数量，每年的飞机坠毁数量，遭受疾病的人数，某个地区的疾病人数，在城市的各个地区的犯罪案件数量，甚至是普鲁士士兵的数量，在普鲁西亚士兵的数量中，曾在普拉斯·弗朗西斯（Prussian by Death by Death by Franco）中脱颖而出。
在马修·佩恩（Matthew Penn）的模型中，泊松概率分布用于表示每个足球比赛中某个方面得分的进球数量。游戏的结果和得分自然取决于双方同时的实力和运气，并且确定性充满了不确定性。
为了衡量每个团队的实力，每个团队都有模型中的“攻击力”和“防御漏洞”指数。以前的价值越高，进球就越容易，而后一个值则越高意味着越来越容易承认球，防守越弱。在这方面，各种在线棋盘游戏的玩家必须彼此熟悉。在一个更遥远的时代，即时面条中给出的“水保证金”英雄卡以每个英雄的攻击能力和防御标记。显然，一流的球队具有强大的进攻能力和较低的防守脆弱性，二流球队的进攻能力较弱，防守脆弱性低，反之亦然，最差的级别队伍的进攻能力和高防御脆弱性。
但是，总有更多的方式而不是困难。就像从目标的混乱可能性中找到线索，面对难以捉摸的泊松概率分布噪声一样，研究人员可以完美地消除通过深度学习人工智能算法拍摄的照片中的噪音，从而实现完整的修复（图片的右）。无论是预测游戏得分还是删除图片噪声，它都与大数据密不可分。随机雾被同一建筑工地推开。
作者：Jiao Shuming（在香港城市大学电子工程博士学位的Pengcheng Laboratory的助理研究员，从事全息三维显示算法，单像素成像，光学计算，图像处理，图像处理，信息安全，机器学习等的研究研究
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